人工智能和机器学习之关联规则学习算法：FP-Growth算法：人工智能与机器学习概论.docx资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：FP-Growth 算法：

人工智能与机器学习概论

1 引言

1.1 关联规则学习的重要性

关联规则学习在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色，尤其在市场篮子分

析、推荐系统、以及生物信息学中。它帮助我们从大量数据中发现物品之间的

有趣关联或共现模式，从而揭示潜在的市场趋势、用户偏好或生物特征。例如，

在超市购物数据中，通过关联规则学习，我们可以发现“购买尿布的顾客往往

也会购买啤酒”这样的有趣模式，这在实际商业决策中具有重大价值。

1.2 FP-Growth 算法的历史与背景

FP-Growth 算法，全称为“频繁模式增长算法”，由 Jiawei Han 等人在 2000

年提出，旨在解决 Apriori 算法在处理大规模数据集时的效率问题。Apriori 算法

需要频繁地扫描数据库，生成候选集，这在大数据集上非常耗时。FP-Growth

算法通过构建一个称为 FP 树的紧凑数据结构，只扫描数据库两次，就能高效地

挖掘出所有频繁项集，大大提高了关联规则学习的效率。

2 FP-Growth 算法详解

FP-Growth 算法的核心在于构建 FP 树和利用 FP 树进行模式挖掘。下面，我

们将通过一个具体的例子来详细讲解 FP-Growth 算法的工作流程。

2.1 构建 FP 树

假设我们有以下的交易数据集：

交易 ID

购买物品

T1

{A, B, C}

T2

{A, C, D}

T3

{A, B, D}

T4

{B, C, D}

T5

{A, B, C, D}

首先，我们需要统计每个物品的出现频率，得到如下频率表：

物品

频率

A

4

B

4

C

4

D

4

然后，按照频率从高到低的顺序，构建 FP 树。FP 树是一种前缀树，其中

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